Getting it into your agent
One page per mod, every tool's command on it. A separate URL per tool would split the same page into five that compete with each other.
npx skills add gpsnmeajp/ai-character-checker --skill character-cultural-value-checkergit clone --depth 1 https://github.com/gpsnmeajp/ai-character-checkerWrote this? Show the measurements
A badge with what this costs and how it scanned, read live from this page, so it follows the numbers instead of freezing them. Markdown for a README, HTML for a documentation site or a project page.
[](https://agentmods.dev/skills/gpsnmeajp/ai-character-checker/character-cultural-value-checker)<a href="https://agentmods.dev/skills/gpsnmeajp/ai-character-checker/character-cultural-value-checker"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/gpsnmeajp/ai-character-checker/character-cultural-value-checker/github.svg" alt="Measured on agentmods" height="20"></a>Or the 80×15 button, for a site that already has a row of RSS and ATOM ones. Only the verdict fits; the numbers stay here.
<a href="https://agentmods.dev/skills/gpsnmeajp/ai-character-checker/character-cultural-value-checker"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/gpsnmeajp/ai-character-checker/character-cultural-value-checker.svg" alt="Reviewed on agentmods" width="80" height="20"></a>What it costs to keep this loaded
Counted locally with the o200k_base tokenizer, which is exact for GPT models; Claude uses its own tokenizer and its counts differ. Treat this as one consistent yardstick across the catalogue rather than a bill. Prices are per million input tokens.
| Model | Per session | Once invoked |
|---|---|---|
| Fable 5.1 | $0.00073 | $0.08610 |
| Opus 5 | $0.00036 | $0.04305 |
| Sonnet 5 | $0.00015 | $0.01722 |
| Haiku 4.5 | $0.00007 | $0.00861 |
Grade A, and why
character-cultural-value-checker scanned grade A with 0 findings against 26 rules in 11 categories — prompt injection, anti-refusal, data exfiltration, privilege escalation, supply chain, agent snooping, system-prompt leakage, SSRF and excessive agency — measured 12d ago.
A static scan of the body, not an audit. Every finding is printed with the line that produced it so you can judge whether it matters here. A mod is markdown that instructs an agent; that is exactly why what it instructs is worth reading.
Nothing flagged
None of the 26 patterns this scan looks for appear in this file: no shell pipes, no recursive deletes, no credential paths, no hidden text, no instruction-override or anti-refusal phrasing, no agent-config snooping. That is not a guarantee, it is the absence of the things that are checkable.
How it starts
The opening of the file, as written. The whole thing — 472 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
Character Cultural Value Checker
— キャラクター文化圏価値観診断スキル
概要
このスキルは、AIキャラクターの設定に内在する 文化圏的価値観 を8つの主要文化軸・計32項目 で定量的にスコアリングし、 さらに 5つの補足文化圏 の影響を定性的に評価することで、キャラクターがどの文化圏にどの程度属するかを判定する。
加えて、キャラクターの 事象理解パラダイム（世界の出来事をどのような枠組みで理解し、自己のアイデンティティをどこに置いているか）を9つのパラダイム分類・計36項目 で診断する。 これは文化的価値観と強く相関するが独立した次元であり、「何を大切にするか」（価値観）と「世界をどう理解するか」（事象理解）の両面からキャラクターを立体的に把握する。
さらに、主要な言語モデル（LLM）が特定の文化圏の価値観 および特定の事象理解パラダイム（特に現代科学的合理主義）を基盤として開発されているという事実に基づき、キャラクターとLLMの価値観距離・パラダイム距離 を算出し、長期運用における 文化的変質リスク（Cultural Drift） とパラダイム変質リスク（Paradigm Drift） を予測する。
このスキルが解決する問題
理論的位置づけに関する注意
本スキルで使用する分析フレームワーク・用語・スコアリング体系は、作者独自の仮説的モデルに基づくものであり、学術的・科学的に実証されたものではない。ただし「LLMが開発元の文化的背景を反映する」という前提については近年の実証研究が部分的に支持しており、同時にサーベイレベルのイデオロジカルな傾向が下流タスクの実際の行動を予測するとは限らないという限界も報告されている（詳細は references/evaluation-details.md § 参考研究 参照）。診断結果はあくまで参考情報として扱うこと。この旨をユーザーへの出力に含めること。
言語モデルは文化的に中立ではない。
- フラッグシップ商用LLM（GPT, Claude, Gemini等）は、 英語圏・キリスト教圏・西洋近代の価値観を基盤として開発されている。 個人の権利・罪の倫理・二元的道徳判断・普遍主義が学習データの基調を成す。
- 中国系オープンソースLLM（Qwen, DeepSeek, Yi等）は、 中華文化圏の価値観を反映している。 儒教的序列・面子文化・実利的道徳・集団調和が暗黙の前提となる。
- 日本語特化モデルは、両者の上に日本語データで追加学習されるが、 基盤モデルの文化的バイアスは完全には消えない。
この文化的バイアスは キャラクター設定の価値観がLLMの基盤価値観と異なるほど、会話の進行に伴いキャラクターがLLMの基盤価値観に向かって静かに変質していく（Cultural Drift） という形で発現する。
これは ai-character-stability の「ステレオタイプへの堕落」と同じメカニズムだが、性格ではなく 価値観 のレベルで発生する、より深層的な変質である。
入力の種類
本スキルは以下のいずれも入力として受け付ける：
- キャラクター設定文・プロンプト全文（推奨・最も精度が高い）
- キャラクターの概要説明（プロンプトがない場合）
- AIの応答例・会話ログ（設定を逆推定して分析）
- 既存のキャラクター（フィクション・歴史上の人物）の名前と説明
既存スキルとの関係
| スキル | アプローチ | 本スキルとの関係 |
|---|---|---|
| ai-character-stability | 制御工学的安定性診断 | 安定余裕 (SM) が低いキャラクターほど文化的変質も加速する。SMモデルを文化変質予測に接続する |
| ai-user-conflict-predictor | ユーザー衝突予測 | 本スキルの「価値観衝突」(F2) と「文化的偏り」(2-3) を深掘りし、文化的次元で体系化する |
| ai-self-description-analyzer | 自己記述異常分析 | 文化的変質の結果、自己記述に現れる異常パターンを検出する。本スキルの予測結果と照合可能 |
| ai-character-fixer | 診断結果ベースの修正 | 本スキルの変質リスク診断に基づき、文化的一貫性を維持する修正案を生成する |
| character-prompt-fortifier | プロンプト強化 | 文化的価値観の明示的記述による変質耐性の向上に本スキルの知見を活用する |
| stable-character-creator | 新規キャラ作成 | 使用LLMの文化的基盤を考慮した設計制約として活用する |
What ships with it
3 files beside SKILL.md in the same directory: the scripts, references and assets a skill reads on demand. Not counted in the per-session cost; read them before you install if any of them is executable.
What this file has done since we first saw it
Hashed on every crawl. A supply-chain change to an agent config is a question of when, not whether, so the history is kept rather than the latest state alone.
- 12d ago First seen · 472 lines · 73 tokens per session scan A 5a25843dde26
character-cultural-value-checker is a skill published in the GitHub repository gpsnmeajp/ai-character-checker (5 stars, last pushed 5mo ago), licensed CC0-1.0. It adds 73 tokens to every session and 8,610 once invoked, about $0.0004 per session on Opus 5. A static security scan graded it A with 0 findings. No closer match exists in the catalogue, so it is treated as the original; first seen 2026-08-31.
Other skills, from other repositories
systematic-debugging
Use when encountering any bug, test failure, or unexpected behavior, before proposing fixes.
local-ai-agents
Build local-first AI agents that run entirely on a developer workstation with Microsoft Foundry Local and Qwen function-calling models. Covers Small Language Models (SLMs), the OpenAI-compatible local endpoint, sandboxed local tools, local RAG with Chroma, local MCP servers, hybrid cloud/local routing, and the…
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Turn on Cache Components in a Next.js app and resolve the blocking routes it surfaces. Use when the user wants to enable, adopt, or migrate to Cache Components, flip the cacheComponents flag, work through a flood of blocking-prerender / instant validation errors, run the cache-components-instant-false codemod, or…
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cpu-profile-analysis
Analyze V8/Chrome CPU profiles (.cpuprofile) and DevTools trace files (Trace-.json). Use when: profiling performance, investigating slow functions, comparing code paths, finding bottlenecks, analyzing timeToRequest, understanding call trees from sampling profiler data, analyzing layout/paint/rendering, investigating…
insight-error-page
Write or audit an insight-kind error page for the Next.js dev overlay. Use when creating a new errors/ .mdx page, auditing an existing one, or checking that a page matches the framework fix cards. Covers page structure, title alignment, FixCard cards with Copy prompt button, code snippets, terminology verification…